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J-GLOBAL ID：201702236320095184   整理番号：17A0023578

断面気象交通シーン理解のためのベンチマーク【Powered by NICT】

A benchmark for cross-weather traffic scene understanding

著者 (5件)： Shuai Di (School of Information and Communication Engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications, China) ,  Honggang Zhang (School of Information and Communication Engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications, China) ,  Xue Mei (Toyota Research Institute, North America, Ann Arbor, USA) ,  Prokhorov Danil (Toyota Research Institute, North America, Ann Arbor, USA) ,  Ling Haibin (Center for Data Analytics & Biomedical Informatics, Dept. of Computer & Information Sciences, Temple University, Philadelphia, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ITSC  ページ： 2150-2156  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 自動車に搭載したカメラから得られた理解交通シーン画像は自律運転と先進的運転者支援のような高レベルのタスクのための重要な情報を提供する。問題は気象と照明変動からの課題のために,困難である。このような課題に対する研究を容易にするために,本論文では,~1クロス気象交通シーン理解のための新しいベンチマークを提示した。データセットは,226か所の異なる場所で収集した1,356名の交通シーン画像から構成されている。各位置では,晴天日,夜間,積雪日,雨天夜間と曇りの日を含む種々の気象/照明条件の下で車載カメラで撮影した六画像である。手動道路,空,建物などのシーン理解ラベルを用いた各画像に注釈した。著者らの知識の及ぶ限りでは,これは断面気象交通シーンのための最初の注意深く収集ベンチマークである。添加では,ベースラインとして二種の一般的なシーンパージングシステムからの結果を提供した。交通シーン理解アルゴリズムのロバスト性を改善するにおけるブースト研究を支援するベンチマークと期待される。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 画像 ,  基準線 ,  *ベンチマーク ,  照明条件 ,  積雪 ,  *気象 ,  ロバスト性 ,  カメラ
準シソーラス用語： 車載カメラ ,  曇天 ,  雨天 ,  晴天日 ,  照明変化 ,  運転者支援システム ,  *シーン理解 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 気象 ,  交通 ,  シーン理解 ,  ベンチマーク